Perzeptronen und neuronale Netze: Grundprinzipien der Computer Vision

In den letzten Jahrzehnten sind neuronale Netze zu den Bausteinen vieler wichtiger Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) geworden. Neuronale Netze sind Rechenmodelle, die versuchen, die komplexen Funktionen des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Sie helfen Maschinen dabei, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise ermöglichen sie Teilbereiche der KI wie Computer Vision und Deep Learning in Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und selbstfahrende Autos.

Wenn du verstehst, wie ein neuronales Netz funktioniert, erhältst du eine bessere Vorstellung von der "Black Box", die KI darstellt, und es hilft zu entmystifizieren, wie Spitzentechnologie in unser tägliches Leben integriert wird. In diesem Artikel untersuchen wir, was neuronale Netze sind, wie sie funktionieren und wie sie sich im Laufe der Jahre entwickelt haben. Wir werfen auch einen Blick auf die Rolle, die sie bei Computer-Vision-Anwendungen spielen. Fangen wir an!

Link to this sectionWas ist ein Perzeptron in der KI?#

Bevor wir neuronale Netze im Detail besprechen, werfen wir einen Blick auf Perzeptrone. Sie sind die einfachste Art von neuronalen Netzen und bilden das Fundament für den Aufbau komplexerer Modelle.

Ein Perzeptron ist ein linearer Machine-Learning-Algorithmus, der für überwachtes Lernen (Lernen aus gelabelten Trainingsdaten) verwendet wird. Es ist auch als einlagiges neuronales Netz bekannt und wird typischerweise für binäre Klassifizierungsaufgaben verwendet, die zwischen zwei Datenklassen unterscheiden. Wenn du versuchst, dir ein Perzeptron vorzustellen, kannst du es dir als ein einzelnes künstliches Neuron denken.

Abb. 1. Ein Perzeptron ist ein einzelnes künstliches Neuron.

Link to this sectionVerstehen, wie ein Perzeptron funktioniert#

Ein Perzeptron kann mehrere Eingaben aufnehmen, sie mit Gewichten kombinieren, entscheiden, zu welcher Kategorie sie gehören, und als einfacher Entscheidungsträger fungieren. Es besteht aus vier Haupt-Parametern: Eingangswerten (auch Knoten genannt), Gewichten und Biases, der Nettosumme und einer Aktivierungsfunktion.

So funktioniert es:

• Eingaben und Gewichte: Nehmen wir an, du hast mehrere Informationen (Eingaben) und jede hat ein Gewicht, das zeigt, wie wichtig sie ist. Zusätzlich hilft der Bias dem Perzeptron dabei, bei Entscheidungen flexibler zu sein.
• Berechnung der gewichteten Summe: Das Perzeptron multipliziert jede Eingabe mit ihrem Gewicht und addiert dann alles zusammen, einschließlich des Bias, um eine gewichtete Summe zu erhalten.
• Eine Entscheidung treffen: Dann verwendet das Perzeptron eine Aktivierungsfunktion, um die endgültige Ausgabe zu bestimmen. Sie nimmt die gewichtete Summe und entscheidet, ob das Perzeptron aktiviert werden soll oder nicht. Im einfachsten Fall ist die Aktivierungsfunktion eine Stufenfunktion, die eine Ausgabe von eins liefert, wenn die gewichtete Summe über einem bestimmten Schwellenwert liegt, und null, wenn dies nicht der Fall ist. So wird die gewichtete Eingabe in eine Ja-Nein-Entscheidung umgewandelt.
• Lernen und Verbessern: Wenn das Perzeptron einen Fehler macht, passt es die Gewichte an, um sich beim nächsten Mal zu verbessern. Dieser Prozess hilft dem Modell, aus seinen Fehlern zu lernen.

Abb. 2. Ein Überblick über ein Perzeptron. Quelle: indiantechwarrior.com

Link to this sectionDie Rolle von Perzeptronen im Computer Vision#

Perzeptronen spielen eine wichtige Rolle, um uns dabei zu helfen, die Grundlagen der Computer Vision zu verstehen. Sie bilden das Fundament fortschrittlicher neuronaler Netze. Im Gegensatz zu Perzeptronen sind neuronale Netze nicht auf eine einzige Schicht beschränkt. Sie bestehen aus mehreren Schichten miteinander verbundener Perzeptronen, was es ihnen ermöglicht, komplexe nichtlineare Muster zu erlernen. Neuronale Netze können fortgeschrittenere Aufgaben bewältigen und sowohl binäre als auch kontinuierliche Ausgaben erzeugen. Zum Beispiel können neuronale Netze für fortgeschrittene Computer-Vision-Aufgaben wie Instanzsegmentierung und Pose-Schätzung eingesetzt werden.

Link to this sectionDie Entwicklung der Computer-Vision-Technologie durch neuronale Netze#

Die Geschichte der neuronalen Netze reicht mehrere Jahrzehnte zurück und ist voll von Forschung und interessanten Entdeckungen. Schauen wir uns einige dieser Schlüsselereignisse genauer an.

Hier ist ein kurzer Einblick in die frühen Meilensteine:

• 1940er: Warren McCulloch und Walter Pitts entwickelten einen einfachen Schaltkreis, um die Funktionsweise des Gehirns nachzuahmen.
• 1958: Rosenblatt führte das Perzeptron ein.
• 1970er: Paul Werbos entwickelte das Konzept der Backpropagation (eine Trainingsmethode, die einem neuronalen Netz hilft zu lernen, indem sie die Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben minimiert). Backpropagation machte es möglich, mehrschichtige neuronale Netze zu trainieren, und ebnete den Weg für Deep Learning.
• 1980er: Forscher wie Geoffrey Hinton und Yann LeCun untersuchten den Konnektionismus, bei dem es darum geht, wie Netzwerke miteinander verbundener Einheiten kognitive Prozesse formen können. Ihre Arbeit legte den Grundstein für moderne neuronale Netze.
• 1990er: Jürgen Schmidhuber und Sepp Hochreiter schlugen das Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerk vor, das für Aufgaben, die Sequenzvorhersagen beinhalten, unverzichtbar geworden ist.

Abb. 3. Die Entwicklung der neuronalen Netze.

Als wir ins 21. Jahrhundert eintraten, nahm die Forschung an neuronalen Netzen Fahrt auf, was zu noch größeren Fortschritten führte. In den 2000er Jahren spielte Hintons Arbeit an Restricted Boltzmann Machines – einer Art neuronalem Netz, das Muster in Daten findet – eine Schlüsselrolle bei der Förderung von Deep Learning. Es machte das Training tiefer Netzwerke einfacher, half dabei, Herausforderungen bei komplexen Modellen zu bewältigen und machte Deep Learning praktischer und effektiver.

In den 2010er Jahren beschleunigte sich die Forschung aufgrund des Aufstiegs von Big Data und Parallel Computing rapide. Ein Highlight in dieser Zeit war der Sieg von AlexNet beim ImageNet-Wettbewerb (2012). AlexNet, ein tiefes Convolutional Neural Network, war ein bedeutender Durchbruch, da es zeigte, wie leistungsfähig Deep Learning für Computer-Vision-Aufgaben sein kann, wie zum Beispiel das genaue Erkennen von Bildern. Es trug dazu bei, das schnelle Wachstum der KI in der visuellen Erkennung auszulösen.

Heute entwickeln sich neuronale Netze mit neuen Innovationen wie Transformern weiter, die hervorragend darin sind, Sequenzen zu verstehen, sowie Graph-Neuronalen Netzen, die gut mit komplexen Beziehungen in Daten arbeiten. Techniken wie Transfer Learning – die Verwendung eines Modells, das für eine Aufgabe trainiert wurde, für eine andere – und selbst-überwachtes Lernen, bei dem Modelle ohne gelabelte Daten lernen, erweitern ebenfalls die Möglichkeiten neuronaler Netze.

Link to this sectionNeuronale Netze verstehen: Die Grundlagen#

Jetzt, da wir die Grundlagen abgedeckt haben, lass uns verstehen, was genau ein neuronales Netz ist. Neuronale Netze sind eine Art Machine-Learning-Modell, das miteinander verbundene Knoten oder Neuronen in einer Schichtstruktur verwendet, die dem menschlichen Gehirn ähnelt. Diese Knoten oder Neuronen verarbeiten Daten und lernen daraus, was es ihnen ermöglicht, Aufgaben wie Mustererkennung auszuführen. Zudem sind neuronale Netze anpassungsfähig, sodass sie aus ihren Fehlern lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können. Dies gibt ihnen die Fähigkeit, komplexe Probleme, wie etwa Gesichtserkennung, genauer anzugehen.

Abb. 4. Ein neuronales Netz.

Neuronale Netze bestehen aus mehreren Prozessoren, die parallel arbeiten und in Schichten organisiert sind. Sie bestehen aus einer Eingangsschicht, einer Ausgangsschicht und mehreren verborgenen Schichten dazwischen. Die Eingangsschicht empfängt Rohdaten, ähnlich wie unsere Sehnerven visuelle Informationen aufnehmen.

Jede Schicht gibt dann ihre Ausgabe an die nächste weiter, anstatt direkt mit der ursprünglichen Eingabe zu arbeiten, ähnlich wie Neuronen im Gehirn Signale von einem zum anderen senden. Die letzte Schicht erzeugt die Ausgabe des Netzwerks. Unter Verwendung dieses Prozesses kann ein künstliches neuronales Netz (ANN) lernen, Computer-Vision-Aufgaben wie Bild-Klassifizierung durchzuführen.

Link to this sectionEine industrielle Anwendung neuronaler Netze in der Computer Vision#

Nachdem wir verstanden haben, was neuronale Netze sind und wie sie funktionieren, werfen wir einen Blick auf eine Anwendung, die das Potenzial neuronaler Netze in der Computer Vision aufzeigt.

Link to this sectionInspektion von Stromleitungen im Energiesektor#

Neuronale Netze bilden die Basis für Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 und können verwendet werden, um Stromleitungen mithilfe von Drohnen visuell zu inspizieren. Die Versorgungsindustrie steht vor logistischen Herausforderungen, wenn es darum geht, ihre weitläufigen Stromleitungsnetze zu inspizieren und zu warten. Diese Leitungen erstrecken sich oft über alles, von geschäftigen städtischen Gebieten bis hin zu abgelegenen, rauen Landschaften. Traditionell wurden diese Inspektionen von Bodenteams durchgeführt. Obwohl effektiv, sind diese manuellen Methoden kostspielig, zeitaufwendig und können Arbeiter umweltbedingten und elektrischen Gefahren aussetzen. Untersuchungen zeigen, dass die Arbeit an Versorgungsleitungen zu den zehn gefährlichsten Berufen in Amerika gehört, mit einer jährlichen Todesrate von 30 bis 50 Arbeitern pro 100.000.

Jedoch kann Drohneninspektionstechnologie Luftinspektionen zu einer praktischere und kostengünstigeren Option machen. Spitzentechnologie ermöglicht es Drohnen, längere Strecken zu fliegen, ohne dass während der Inspektionen häufige Batteriewechsel erforderlich sind. Viele Drohnen sind heute mit KI integriert und verfügen über automatisierte Hindernisvermeidungsfunktionen und bessere Fehlererkennungsfähigkeiten. Diese Funktionen ermöglichen es ihnen, überfüllte Bereiche mit vielen Stromleitungen zu inspizieren und hochwertige Bilder aus größeren Entfernungen aufzunehmen. Viele Länder setzen auf den Einsatz von Drohnen und Computer Vision für Aufgaben zur Inspektion von Stromleitungen. In Estland werden beispielsweise 100 % aller Stromleitungsinspektionen von solchen Drohnen durchgeführt.

Abb. 5. Ein Techniker, der Drohnen und KI-Tools zur Inspektion von Stromleitungen verwendet (Bild links) und die Drohne, die er steuert (Bild rechts) (suasnews).

Link to this sectionWichtige Erkenntnisse#

Neuronale Netze haben einen langen Weg von der Forschung bis zur Anwendung hinter sich und sind zu einem wichtigen Bestandteil moderner technologischer Fortschritte geworden. Sie ermöglichen es Maschinen zu lernen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen auf Basis des Gelernten zu treffen. Vom Gesundheitswesen und Finanzwesen bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Fertigung treiben diese Netze Innovationen voran und transformieren Industrien. Während wir weiterhin neuronale Netzmodelle erforschen und verfeinern, wird ihr Potenzial, noch mehr Aspekte unseres täglichen Lebens und unserer Geschäftsabläufe neu zu definieren, zunehmend deutlich.

Um mehr zu erfahren, besuche unser GitHub repository und engagiere dich in unserer community. Erkunde KI-Anwendungen in den Bereichen manufacturing und agriculture auf unseren Lösungsseiten. 🚀